## Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Kejuruan (JIPTEK)
Jurnal Homepage: https://jurnal.uns.ac.id/jptk

## ANALISIS  PREDIKSI KINERJA PERUSAHAAN MENGGUNAKAN RASIO

## PROFITABILITAS TIME SERIES DAN ALGORITMA NEURO-FUZZY
Muksan Junaidi 1 , Fuad Achmadi 1
1 Institut Teknologi Adi Tama Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim 100 Surabaya 60117, Telp.(031)-5945043 Fax.(031)-5994620 Email: muchsan.djunaedi@gmail.com

## Abstrak
Kinerja  perusahaan  adalah hasil  kegiatan  manajemen  menggunakan  pendekatan  informasi  keuangan. Penilaian kinerja ini bertujuan untuk mengukur keberhasilan operasi perusahaan melalui analisis rasio yaitu dengan menghitung rasio-rasio dari neraca dan laba/rugi. Rasio profitabilitas adalah kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba operasi secara baik dari modal sendiri. Profitabilitas perusahaan dikatakan sehat jika dapat memberikan keuntungan bagi para pengelola dan investor. Prediksi kinerja perusahaan mengunakan rasio profitabilitas adalah untuk peringatan dini terhadap kondisi perusahaan tersebut sehat atau tertekan. Metoda pada penyelesaian masalah ini adalah memakai algoritma neuro- fuzzy . Penelitian ini bertujuan mengembangkan analisis prediksi kinerja perusahaan menggunakan rasio profitabilitas time  series dan  algoritma neuro-fuzzy model adaptive  neuro-fuzzy  inferensi  system ( ANFIS ).  Data  penelitian  diperoleh  dari website Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  pada  situs IDX www.idx.co.id . Populasi data antara tahun 2011-2017 dari perusahaan gabungan emiten LQ45 berjumlah 88  perusahaan.  Pemrosesan  data  awal  dengan  menghitung  rasio-rasio  profitabilitas  dari  laporan keuangan  neraca  dan  laba/rugi  sebelum  dimasukan  secara time  series ke  sistem neuro-fuzzy model ANFIS .  Percobaan,  simulasi  dan  evaluasi  model  dalam  penelitian  ini  menggunakan application  GUI dari  program Matlab .  Nilai  prediksi  model ANFIS dibandingkan  dengan  perhitungan  rasio-rasio profitabilitas  tahun  yang  diprediksi.  Hasil  analisis  akhir  menunjukkan  bahwa,  nilai  prediksi  model ANFIS fungsi  keanggotaan Triangle mampu  memprediksi  sangat  optimal,  konsisten,  efisien,  dan terbukti  paling  mendekati  nilai  rata-rata  rasio  profitabilitas  tahun  berjalan  yaitu  sebesar  9.95%, sedangkan untuk fungsi keanggotaan Trapesium , Gauss dan G-bell hasilnya kurang optimal.
Kata Kunci : Kinerja Perusahaan, Neuro Fuzzy, Prediksi, Profitabilitas, Time Series

## Abstract
Company performance is the result of management activities using the financial information approach.  This  performance  assessment  aims  to  measure  the  success  of  the  company's  operations through  ratio  analysis,  namely  by  calculating  the  ratios  of  the  balance  sheet  and  profit  /  loss. Profitability ratio is the ability of a company to generate operating profits well from its own capital. The company's profitability is said to be healthy if it can provide benefits for managers and investors. Prediction of company performance using profitability ratios is for early warning of the condition of the  company  healthy  or  depressed.  The  method  for  solving  this  problem  is  to  use  a  neuro-fuzzy algorithm. This study aims to develop a prediction analysis of company performance using profitability ratio  time  series  and  adaptive  neuro-fuzzy  inference  system  (ANFIS)  neuro-fuzzy  algorithm.  The research  data  was  obtained  from  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  website  on  the  IDX  website www.idx.co.id.  The  population  of  data  between  2011-2017  from  the  combined  companies  of  LQ45 issuers amounted to 88 companies. Initial data processing by calculating the profitability ratios of the
balance sheet financial statements and profit / loss before being entered in time series into the ANFIS neuro-fuzzy  model  system.  Experiments,  simulations  and  evaluation  models  in  this  study  used  the application GUI from the Matlab program. The predictive value of the ANFIS model is compared with the  calculation  of  predicted  year  profitability  ratios.  The  results  of  the  final  analysis  show  that,  the predictive value of the ANFIS model of Triangle membership function is able to predict very optimal, consistent, efficient, and proven to be closest to the average value of current year's profitability ratio of 9.95%, while for membership functions Trapezium, Gauss and G-bell the results are not optimal
Keyword : Company Performance, Neuro Fuzzy, Prediction, Profitability, Time Series

## Pendahuluan

## Latar Belakang
Pertumbuhan ekonomi Indonesia hingga akhir  tahun  2015  sebesar  4,88  persen  naik menjadi  5,02  persen  pada  tahun  2016  dengan realisasi  investasi  meningkat  sebesar  12,4 persen (Kompas.com, 09/02/2017). Hal tersebut belum berdampak besar pada investasi pasar modal.  Memasuki kuartal ke dua,  tahun 2017  nilai  tukar  rupiah  bertengger  dilevel 13.391  per  dolar  Amerika.  Data  Bursa  Efek Indonesia(BEI) memperlihatkan volume perdagangan  saham  cenderung  naik,  namun harga saham-saham perusahaan tersebut masih mengalami penurunan, hal tersebut terjadi pada kelompok  perusahaan  emiten  LQ45.  Data website (BEI,  2016)  dari  indeks  LQ45 menunjukan  rata-rata  harga  saham  penutupan di  akhir  tahun  2016  cenderung  menurun  dari 7,45%  menjadi  -33,79%.  Penyebabnya  adalah menurunnya  kinerja  perusahaan  dari  aspek rasio  keuangan  seperti  :  rasio  profitabilitas, rasio leverage ,  rasio  liquiditas,  dan  rasio aktivitas,  Faktor  lainnya  berasal  dari  ekonomi makro dan aspek rasio pasar.
Prediksi kinerja perusahaan mengunakan rasio  profitabilitas  adalah  sebagai  peringatan dini  tentang  kondisi  perusahaan tersebut  sehat atau  tertekan.  Teknik  prediksi  penelitian  ini mengunakan  algoritma neuro-fuzzy model
ANFIS .  Penelitian terdahulu diantaranya  :  Noor Azizah,  (2016).  penelitian  “Metode Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System untuk  Prediksi Tingkat  Layanan  Jalan”.  Lala  Nilawati,  dkk.
(2015), penelitian “Penilaian Properti Menggunakan Metode ANFIS” . Rio Chaniago, dkk.(2014), penelitian  “Prediksi  Cuaca Mengunakan Metode Case Base Reasoning dan ANFIS ”. Ouamri Bachir,at el (2012), penelitian “ Adaptive Neuro-fuzzy Inference System Based Control  of  Puma  600  Robot  Manipulator ”. Indah Puspitasar, et al.(2013) penelitian “ Model Selection  in  ANFIS  by  using  Inference  of  R Incremental  for  Time  Series  Forecasting ”.
Herliyani  Hasanah,  dkk.(2017)  penelitian “Perancangan  Aplikasi  Sistem  Cerdas  untuk Prediksi  Energi  Listrik  di  PLTA  Kedung Ombo”.  Slamet  Samsul  Hidayat,  et  al.(2013) penelitian  “Prediksi  Pengguna  Bus  Trans SARBAGITA  dengan  Metode ANFIS ”.  Hasil rata-rata  algoritma neuro-fuzzy model ANFIS mempunyai tingkat akurasi yang baik, optimal, konsisten,  fleksibel,  stabil,  efektif,  nilai kesalahan  kecil  dan  hasilnya  lebih  baik dibanding dengan metode lain.
Penelitian  sistem hybrid  ANFIS adalah gabungan  antara fuzzy  inference  system (FIS) dan  jaringan  syaraf  tiruan  (ANN)  dengan pembelajaran backpropagation (BPNN).
Model yang digunakan inferensi fuzzy Tagaki-
Sugeno-Kang (TSK) orde satu kaena sederhana pada  proses  komputasinya.  Atas  dasar  ini, penulis  mengambil  judul:  “  Analisis  Prediksi Kinerja  Perusahaan  Menggunakan  Rasio Profitabilitas Time  Series dan  Algoritma Neuro-Fuzzy (Studi  Empirik  :  Perusahaan LQ45 di BEI Tahun 2011-2017)”.

## Peramalan
Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  dalam memperkirakan  suatu  kejadian  dimasa  depan dan  melibatkan  pengambilan  data  historis  dan memproyeksikannya  ke  masa  mendatang dengan suatu bentuk model matematis (Heizer dan Render ,2009:162-3). Metode peramalan di bagi  dua  yaitu:  kualitatif  (qualitative  forecast) dan kuantitatif (quantitative forecast) . Menurut Eddy Herjanto (2004:116), Peramalan biasanya diklasifikasikan  berdasarkan  horizon  waktu masa  depan  yang  dilingkupinya.  Peramalan kuantitatif dibagi menjadi dua jenis yaitu : Time Series Forecasting dan Associative Forecasting Method. Untuk menghitung kesalahan peramalan  total  mengunakan  deviasi  mutlak rata-rata  (Mean  Absolute  Deviation–MAD), kesalahan  kuadrat  rata-rata  (Mean  Squared Error–MSE),    dan    kesalahan    persen    mutlak rata-rata  (Mean  Absolute  Percent  Error– MAPE).

## Kinerja Perusahaan
Kinerja  perusahaan  adalah  hasil  dari kegiatan  manajemen.  Parameter  yang  sering digunakan  untuk  menilai  kinerja  perusahaan adalah memakai pendekatan informasi keuangan. Kinerja  perusahaan  merupakan ukuran  efektivitas  dan  efisiensi  perusahaan
dalam mengelola dana, sehingga menghasilkan laba  maksimal  menguntungkan  bagi  pemilik atau  penanam  modal,  serta  stakeholders  lain. Ukuran  kinerja  perusahan  diperlihatkan  pada rasio  profitabilitas,  pertumbuhan  dan  nilai pemegang  saham.  Secara  umum  tentunya semakin  tinggi  profitabilitas,  maka  penghasilan yang  diperoleh  semakin  baik  kedudukan  pemilik perusahaan, (Lukman Syamsudin, 2007). Informasi  posisi  keuangan  dari  kinerja keuangan  di  masa  lalu  sering  kali  digunakan sebagai  dasar  untuk  memprediksi  posisi keuangan  dan  kinerja  perusahaan  di  masa depan. Analisis rasio keuangan dikelompokkan menjadi lima yaitu : rasio likuiditas, aktivitas, leverage, profitabilitas, dan pasar.

## Profitabilitas
Rasio profitabilitas dipakai untuk mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam mendapatkan  laba  melalui  semua  kemampuan dan sumber yang ada seperti volume penjualan, total  aktiva  dan  modal  sendiri  (Lukman Syamsuddin, 2007) jenis rasio :
a. Gross Profit Margin(GPM) = Laba kotor ÷ Penjualan Bersih
Mengukur  seberapa  besar  keuntungan operasional bisa diperoleh dari setiap rupiah penjualan bersih.
b. Net  Profit  Margin(NPM) =  Laba  Setelah Pajak ÷ Penjualan Bersih
Mengukur seberapa besar keuntungan bersih bisa diperoleh dibandingkan dengan volume penjualan bersih.
c. Operting  Profit  Margin(OPM)  = Laba operasi perusahaan / Penjualan
Jumlah  dalam OPM ini  dikatakan  murni ( pure )  karena  benar  benar  diperoleh  dari hasil operasi perusahaan dengan
mengabaikan
kewajiban-kewajiban finansial  berupa  bunga  serta  kewajiban kepada pemerintah berupa pajak.
d. Return  on  Assets(ROA) =  Laba  bersih
Setelah Pajak÷Rata-rata Aset Mengukur  kemampuan  dari  modal  yang diinvestasikan  dalam  keseluruhan  aktiva untuk menghasilkan keuntungan netto. e. Return  on  Equity(ROE)  = Laba  Setelah Pajak÷Ekuitas Pemegang Saham Mengukur  kemampuan  dari  modal  sendiri untuk  menghasilkan  keuntungan  bagi seluruh pemegang saham, baik saham biasa maupun saham preferen.
Pada perusahaan jasa keuangan, mengacu ketentuan BI No. 6/23/DPNP/ 31 Mei 2004  menetapkan  bahwa,  kategori  bank-bank yang  memiliki  kinerja  baik/sehat  yaitu  angka ROA berkisar    1,5%.  Angka ROE dapat dikatakan baik / sehat apabila > 12.5%.  Nilai ROE yang kurang dari 12,5% dapat mempengaruhi  investor  dalam  menanamkan saham pada perusahaan tersebut.

## Analisis Runtun Waktu
Didalam (Ali Baroroh, 2013) Time Series merupakan data-data yang di catat, atau diamati dalam  serangkaian  tahapan  waktu  (Hanke,  et all.2001).  Time  series  merupakan  sekumpulan data  berasal  dari  waktu  ke  waktu,  seperti mingguan, bulanan, kwartalan, dan tahunan dan sebagai  dasar  untuk  peramalan.  Kegunaannya untuk melihat perkembangan suatu objek yang di  teliti  dari  waktu  ke  waktu.  Dari  nilai  masa
lalu  hingga  waktu ' t ' titik  awal  prediksi  dan waktu prediksi ' t + p '. untuk pemetaan dari titik ‘ D’ time series sampai titik 'Δ' secara terpisah dapat  dirumuskan x( t  +  p) =  [ x(t-(D-1)  Δ )]... x(t-Δ) , x(t) (1)

## Algoritma neuro-fuzzy Model ANFIS
Neuro-fuzzy  adalah  sistem  inferensi fuzzy  yang  dilatih  menggunakan  algoritma pembelajaran  dari  turunan  sistem  neural network.  Neuro-fuzzy  salah  satu  dari  sistem hybrid  di  soft  computing  untuk  memperoleh algoritma yang lebih sempurna (Kusumadewi, S., et al., 2006, p.4). Model  neuro-fuzzy seperti ANFIS diusulkan oleh (Roger Jang, 1993:667). Struktur  ANFIS  adalah  inferensi  fuzzy  model Takagi-Sugeno-Kang orde satu  (Kusumadewi, S., et al., 2010 :379) seperti gambar dibawah :
Gambar 1. Ilustrasi Struktur Sistem ANFIS
Layer -1 : layer pertama setelah x dan y. Setiap node i ke- I di layer ini merupakan adaptive node dengan node fungsi ;
O1,i   = µ Ai (x) untuk tiap i = 1, 2, atau               (2)
O1, i  = µ Bi – 2(y ) untuk tiap I = 3,4                    (3)
Mengunakan fungsi anggota, generalize bell :
𝑂 2,𝑖 = 𝑤 𝑖 = 𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) × 𝜇 𝐵𝑖 (𝑦) , 𝑖 = 1,2 (4)
Dimana { ai , bi, ci } adalah parameter set.
Layer -2  : Tiap node    layer adalah node yang tetap  ditandai sebagai Π.
𝑂 2,𝑖 = 𝑤 𝑖 = 𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) × 𝜇 𝐵𝑖 (𝑦) , 𝑖 = 1,2 (5)
Layer -3 : Tiap node layer adalah node tetap sebagai
N . Node ke  -  i  mengkalkulasi  rasio  dari  kekuatan rule ke - i.
𝑂 3,𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅ = 𝑤𝑖 𝑤1+𝑤2 ,   𝑖 = 1,2 (6)
Layer 4: Tiap node  i  layer adalah node  adaptif dengan node fungsi:
𝑂 4,𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅𝑓 𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅(𝑝 𝑖 𝑥 + 𝑞 𝑖 𝑦 + 𝑟 𝑖 ) (7)
Layer  5 : Node  layer ini  sebagai    Σ,  yang menghitung keluaran dari lapisan 4
𝑂 5,𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 ̅̅̅𝑓 𝑖 = ∑ 𝑤𝑖𝑓𝑖 ∑ 𝑤𝑖 (8)

## Metode Penelitian

## Pengumpulan Data dan Sample
Data penelitian adalah data sekunder dari internet  ( website  IDX ; http:// www.idx.co.id ).
Input data yaitu : laporan keuangan neraca dan laba/rugi  perusahaan  emiten  LQ45  di  Bursa Efek Indonesia (BEI) periode lima tahun 2011- 2017  berjumlah  88  perusahaan.  Perhitungan laporan  keuangan  neraca  dan  laba/rugi konsolidasi  perusahaan  untuk  mendapatkan nilai rasio-rasio profitabilitas ROA, ROE, NPM dan GPM empat  periode  ke  belakang  secara runtun waktu ( time series ). Sampel data berupa
Sensus  atau  sampel  jenuh,  yaitu  seluruh anggota populasi yang diamati semua. Periode amatan antara tahun 2011-2017.

## Langkah dan Perancangan Penelitian
MULAI Tinjauan Pustaka Percobaan dan Pelatihan Algoritma ANFIS Proses Perhitungan Rasio Profitabilitas Pengembangan Software Aplikasi Prediksi Pengujian, Evaluasi dan Laporan Hasil Penelitian Persiapan Peralatan dan Data Penelitian SELESAI Pembentukan Struktur Algoritma Model ANFIS
Gambar 2. Alir Perancangan Penelitian 1. Tinjauan Pustaka
Sumber data referensi dari prosiding, jurnal nasional maupun internasional sesuai topik penelitian.
2. Persiapan Data Penelitian Data  penelitian  diambil  dari website  IDX ( www.idx.co.id )  perusahaan  emiten  LQ45 di  BEI  antara  tahun  2011-2017,  berjumlah 88 perusahaan.
3. Pembentukan Struktur neuro-fuzzy ANFIS
Pembentukan  struktur  ANFIS  empat  (4) MFs fungsi keanggotaan GUI Matlab yaitu: Segitiga, Trapesium, Gauss dan Generalized bell . Empat input data x (t + p) yaitu kondisi x (t-3), x(t-2), x(t-1), x(t).
4. Proses Perhitungan Rasio Profitabilitas Nilai rasio profitabilitas ROE, ROA, NPM, GPM  di  proses  dari  laporan  keuangan laba/rugi dan neraca dari perusahaan emiten LQ45.
5. Percobaan dan Pelatihan Algoritma ANFIS Percobaan  dan  pelatihan  algoritma  model ANFIS  dengan  empat  input  data  nilai profitabilitas berbentuk runtun waktu, masa
lalu sampai waktu “t” seperti :  x(t-3),  x(t- 2),  x(t-1),  x(t)
6. Pengembangan Software Aplikasi
Pengembangan  software  aplikasi  berbasis object  oriented  programming  (OOP)  dari Matlab dengan tahapan pekerjaan : analisa, desain, coding dan implementasi.
7. Pengujian,  Evaluasi  dan  Laporan  Hasil Penelitian
Evaluasi  terhadap  model  prediksi  kinerja perusahaan  dengan  rasio  profitabilitas time series dan algoritma neuro fuzzy lebih optimal dibandingkan  dengan  keadaan  data  nyata. Pengukuran  dengan  melihat  kondisi  laporan keuangan secara data.
Hasil Penelitian dan Pembahasan Analisa dan Desain
1. Pembentukan Struktur ANFIS
Struktur ANFIS mempunyai empat
masukan, yaitu kondisi x (t -3), x (t-2), x (t- 1), x (t). Hasil struktur ANFIS 12 masukan fungsi keanggotaan dan 81 role berikut :
Gambar 3.  Struktur ANFIS 4 input tiga kategori
Gambar 4.  Fuzzy Logic 4 inputs, 81 role sugeno dan 1 output
2. Percobaan dan Pelatihan Algoritma ANFIS Mengunakan  fungsi ANFISEDIT Matlab untuk  menghasilkan ANFIS tipe  Sugeno.
Alir proses pembentukan dan pelatihan data berikut ini :
Ga mbar 5.  Percobaan Data profitabilitas untuk pembentukan struktur ANFIS
3. Input Data ANFIS
Data Input dibedakan tiga kondisi perusahaan  (tertekan,  sehat  dan  sangat sehat)  dengan  tiga  kategori  untuk  fungsi keanggotaan Segitiga & Trapesium:
Gambar 6. Tiga Kategori untuk Fungsi Keanggotaan Segitiga & Trapesium
Dengan tiga kategori untuk fungsi keanggotaan Gauss & Gbell :
Gambar 7. Input ANFIS tiga kategori fungsi keanggotaan
4. Pengembangan dan Desain Software
Tampilan layar aplikasi yaitu menu program ,input FIS ,  data  profitabilitas  runtun  waktu kebelakang dari titik ' t '. Dilengkapi dengan output  keluaran  nilai  prediksi  dan  grafik prediksi.
Gambar 8.  Desain layar utama aplikasi
prediksi

## Implementasi Aplikasi Prediksi
Hasil  pengujian  aplikasi  dengan  tiga level area nilai prediksi profitabilitas perusahaan  (sangat  sehat,  sehat  dan  tertekan) sebagai berikut ini :
Gambar 9.  Hasil Output Prediksi tiga kategori

## 3.3 Analisa Hasil Aplikasi Prediksi
Pembagian range nilai profitabilitas pada area prediksi adalah berikut ini :
Tabel 1. Nilai Profitabilitas pada Area Prediksi
No Rasio Profitabilitas Area Prediksi 1  Profitabilitas < 5% Tertekan 2 12%  >  Profitabilitas  >= 5% Sehat 3  Profitabilitas > 12% Sangat Sehat Pada  prediksi  satu  tahun  kedepan  dari titik “t” tahun 2016 dan prediksi “p=1” tahun 2017, maka x (t + p) dari nilai-nilai masa lalu =  [x (t -3), x (t-2), x (t-1), x (t); x (t+1)], maka input periodikalnya adalah tahun 2013,2014,2015,  2016.  Didapat  hasil  rata-rata perhitungan Profitabilitas tahun 2017=9,95%.
Gambar 10.  Grafik perbandingan hasil prediksi  4 MFs dan profitabilitas 2017
Hasil  rata-rata  nilai  prediksi  fungsi keanggotaan Trapesium= 9,71%. ,  Gauss =9,93%.  dan Gbell= 9,88%  kurang  optimal, sedangkan  rata-rata  nilai  prediksi  fungsi keanggotaan  Segitiga  dengan  tiga  kategori input hasilnya optimal,yaitu: 9,95%.
-500 0 500 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 Perbandingan Hasil Prediksi 4 MFs dan profitabilitas 2017 x(t-p) 2017 TRIAGL

## Simpulan
Software  analisis  runtun  waktu  prediksi profitabilitas bisnis dengan model ANFIS untuk empat fungsi keanggotaan dengan tiga kategori input.  Hasil  fungsi  keanggotaan Trapesium,
Gauss dan Generalized  bell kurang  optimal,
sedangkan  hasil  fungsi  keanggotaan  segitiga paling  optimal  dan  sangat  konsisten  dengan nilai  rata-rata  rasio  profitabilitas  tahun  2017 sebesar  9.95%.  Untuk  prediksi  probitabilitas satu tahun kedepan paling optimal mengunakan model ANFIS fungsi keanggotaan Segitiga. Jadi aplikasi prediksi mengunakan algoritma model ANFIS hasilnya  sangat  optimal  100%  lebih terinci, konsisten, dan sangat baik.

## Daftar Pustaka
Ali Baroroh, 2013. “ Analisis Multivariate dan Time  Series dengan  SPSS  21”,  Penerbit PT.  Elex  Media  Komputindo;  Kompas Gramedia, ISBN:978-602-0220-65-9.
Eddy  Herjanto,  (2007).  Manajemen  Operasi,
Penulis  Edisi  Ketiga.  Jakarta:  PT  Raja
Grasindo Persada.
Herliyani Hasanah, Nurmalitasari, 2017.”Perancangan Aplikasi Sistem
Cerdas  untuk  Prediksi  Energi  Listrik Pemakaian Sendiri di PT Indonesia Power Sub  Unit  PLTA  Kabupaten  Wonogiri”. Prosiding  SNATIF  Ke-4  Tahun  2017,
ISBN:  978-602-1180-50-1.STMIK  Duta Bangsa Surakarta.
Heizer,  Jay  &  Barry  Render.  2009.  8th  ed. Operation  Management.  Upper  Saddle River, New Jersey : Prentice Hall.
Indah  Puspitasari,  Brodjol  Sutijo  S  U  dan Suhartono,  2013.  “Model  Selection  in Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  by  using  Inference  of  R Incremental for Time Series Forecasting ”, International Journal  (IJSR), India Online, Vol 2, Issue 2, ISSN: 2319-7064.
J.-SR Jang, 1993. “ANFIS: Adaptive-Network- based  Fuzzy  Inference  Systems”,  IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and Cybernetics,Vol.23, No.3, p 665-685.
Kusumadewi, Sri dan Sri Hartati, 2010. Neuro- Fuzzy  (Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan Jaringan  Syaraf).  Edisi-2.  Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusumadewi,  Sri,  2003.  Artificial  Intelegence (Teknik  dan  Aplikasi)”.  Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Lala Nilawati, Mochamad Wahyudi,
2015.”Penilaian  Properti  Menggunakan Metode  ANFIS”,  Konferensi  Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (KNIT) 2015, 8 Agustus 2015, Bekasi, ISBN 978- 602-72850-0-2.
Noor  Azizah,  2016. “Metode  Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  System    (ANFIS)  untuk Prediksi  Tingkat  Layanan  Jalan”.  Jurnal DISPROTEK  Vol  7.  No.1  Jan  2016.
Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  UNISNU
Jepara. Ouamri Bachir, et al., 2012, “Adaptive Neuro- fuzzy  Inference System Based Control of Puma 600 Robot
Manipulator”,
International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering  (IJECE),  Vol.2, No.1, hlm 9097, ISSN: 2088-8708. Faculté dessciencesetde technologie, Universitéde Bechar, Bp 417,Bechar 08000,Algeria.
Rio Chaniago, The Houw Liong, dan Ken Ratri Retno  Wardani.  2014,  “Prediksi  Cuaca Mengunakan Metode Case Base
Reasoning  dan  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System”.  Jurnal  Informatika, Vol.  12,  No.  2,  November    2014,  90-95. ISSN 1411-0105. DOI: 10.9744
Syamsudin,  Lukman,  2007.  ”Manajemen keuangan  perusahaan”.  Jakarta:  Raja Grafindo Persada.
Slamet  Samsul  Hidayat,  I  Putu  Eka  Nila Kencana  dan  Ketut  Jayanegara,  2013. “Prediksi
Pengguna Bus Trans
SARBAGITA  dengan  Metode  Adaftive Neuro  Fuzzy  Inference  System”,Edisi  E- Jurnal Matematika  Vol.2,  No.3,  Agustus 2013, Hal 46-52, ISSN: 2303-1751.
Surat  Edaran  Bank  Indonesia  No.6/23./DPNP
tanggal 31 Mei 2004
Takagi,T.,  and  M.Sugeno,  1985.  “Fuzzy identification of systems and its application  to  model ing  and  control”.
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics , Vol SMC-15, No.1:116–132. website IDX ; http://www.idx.co.id website Kompas ; http://www.kompas.com.